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Enregistrement W4412766182 · doi:10.1017/s0008423925100437

Resistance and Opposition: Analyzing the Defeat of Bill 57 in the Manitoba Legislature as an Act of Indigenous Counter-Securitization Discourse

2025· article· en· W4412766182 sur OpenAlexaffabout
Aidan Trembath, Kelly Saunders

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensBrandon UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecuritizationOpposition (politics)LegislatureIndigenousPolitical scienceResistance (ecology)LawPolitical economyPublic administrationSociologyPoliticsBusinessFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Securitization scholars in Canada have investigated how settler-colonial governments discursively construct extractive infrastructure and policing on Indigenous lands as “critical” for Canada’s economic security. Less literature exists about how Indigenous activists through provincial institutions counter colonial securitization discourse and legislation. This article interrogates discourse in the Manitoba Legislature pertaining to three “critical infrastructure” bills presented by the PC government during the fall 2020 and winter 2021 sessions: Protection of Critical Infrastructure Act (Bill 57), Animal Diseases Amendment Act (Bill 62), and The Petty Trespassers Amendment and Occupiers’ Liability Amendment Act (Bill 63). The study combines an analysis of the bills’ debates, drawn from Hansard, with an interview with then-official opposition house leader, Nahanni Fontaine, to explore the interactions between securitization and counter-securitization discourse(s) and defeat of Bill 57. The study hypothesizes that Indigenous MLAs’ counter-securitization discourse reconstructed the bills as attacks on Indigenous ontological, environmental, and physical security.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0240,031
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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